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  1. 研究報告
  2. ヒューマンコンピュータインタラクション(HCI)
  3. 2021
  4. 2021-HCI-195

深層学習を用いた脳血腫拡大マーカーの分類: モバイル医療情報アプリを目指して

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/213941
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/213941
2f8eaa2c-5da9-416d-a96d-7b97efa60aec
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-HCI21195036.pdf IPSJ-HCI21195036.pdf (1.6 MB)
Copyright (c) 2021 by the Information Processing Society of Japan
オープンアクセス
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2021-11-23
タイトル
タイトル 深層学習を用いた脳血腫拡大マーカーの分類: モバイル医療情報アプリを目指して
タイトル
言語 en
タイトル Classification of Hematoma Expansion Markers by Deep Learning
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 医療・高齢者・家庭
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
資源タイプ technical report
著者所属
九州工業大学
著者所属
九州工業大学
著者所属(英)
en
Kyushu Institute of Technology
著者所属(英)
en
Kyushu Institute of Technology
著者名 大北, 剛

× 大北, 剛

大北, 剛

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平野, 北斗

× 平野, 北斗

平野, 北斗

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 モバイル医療情報アプリケーションとして,バイタル情報やストレス情報を記録して,それを用いて簡単な推論を行なわせる形のサービスは実用化されている.遠隔診療や病院連携を必要とするような場合,脳画像などの診療情報も共有され始めており,診断のようなアプリも,現在,医療情報アプリケーションとして実現されることが考えられる.本論文では,若干重い部類の医療情報アプリケーションとしての脳画像診断の資源的な制約も含めた形での性能などについて論じる.この脳血腫マーカーの分類問題においては,単純な VGG などの CNN を用いた分類においては精度を出すことが難しいことが判っており,そのために必要なある程度複雑な部類の分類器を必要とする.たとえば,正例が少ない分類問題であること,血腫の形状が不定であること,その他,不均衡分類問題,共変量シフト,少量データ問題,疑似相関問題などを解決する形の分類問題である必要がある.そこで,本論文においては,血腫のセマンティックセグメンテーションと分類とのジョイント学習を行う方法を提案して,性能を評価した.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AA1221543X
書誌情報 研究報告ヒューマンコンピュータインタラクション(HCI)

巻 2021-HCI-195, 号 36, p. 1-7, 発行日 2021-11-23
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 2188-8760
Notice
SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-19 16:57:40.846297
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